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 いかに効率的に若手を育てるか——。製造現場の技術伝承に頭を悩ませている企業は多い。退職する熟練技術者が持つ優れたスキルや知見が失われれば、品質や生産性といった競争力が揺らぎかねない。かといって、厳しいコストダウン競争の中で、かつてのように熟練技能者に若手が付いてOJT(On the Job Training)でじっくり育てている余裕はない。人材不足も相まって現場の危機感はますます高まっている。

 技術伝承と若手の早期育成という古くて新しい課題に人工知能(AI)を活用したシステムで挑んでいるのがAGCだ。若手が熟練技術者の知見を簡単に引き出せるシステム「匠(たくみ)KIBIT」を構築し、2018年末から本格運用している。

匠KIBITの利用シーン
匠KIBITの利用シーン
(出所:FRONTEO)
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勝手に知見が増える

 匠KIBITは、FRONTEO(東京・港)の自然言語解析AIエンジン「KIBIT(キビット)」を活用したガラス製造のQ&Aシステム。使い方は至って簡単で、トラブルや品質問題への対応方法、現場の専門用語など、若手技術者がガラス製造に関する疑問・質問を自然文で入力すると、優先順位を付けた上でそれに適した回答を複数提示してくれる。回答には、必要に応じて技術文書や写真も添付されており、ガラス製造に関する知見を、どこからでも簡単に引き出せる。

 「座学で学ぶより、問題に直面してその都度回答を得た方が身に付く」。匠KIBITの導入を主導したAGC技術本部フロート技術推進部部長の山道弘信氏は、同システムの意義をこう語る。

匠KIBITの画面
匠KIBITの画面
自然文で質問を入力すると、データベース内にある知見を、優先順位を付けた上で回答してくれる。(出所:AGC)
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匠KIBITの利用手順
(出所:画像はAGC提供の動画からキャプチャ)

ログイン画面
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質問内容を自然文で入力
質問内容を自然文で入力
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該当する回答を瞬時にリスト
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ポインターを当てるとサマリーを表示
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開くと詳細な情報が見られる
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画像資料も閲覧できる
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 データベースに適した回答がない場合は、質問の内容に応じて、その分野の社内の熟練技術者や専門家らに、質問とともに回答を依頼するメールが送られる。誰かが回答を登録してくれると、質問者に通知が届き、知りたかったことが分かる。

システムの構成
システムの構成
(出所:AGC)
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 仕組みはこうだ。匠KIBITのデータベースには、質問と回答(熟練技術者や専門家の知見)がセット(QAセット)で登録されている。ユーザーが質問を入力すると、そのQAセットの質問と、入力した質問との類似度をAIが判断してスコアリング。QAセットをスコアの高いものから順番に表示する。例えば「パデライト(酸化ジルコニウム鉱石の1種)種類の見分け方は?」といった質問を入力すると、類似の質問とその回答のセットが、類似度のスコア順にリストアップされる。

 所定のスコアに達するQAセットがない場合は、先述のように熟練技術者や専門家に回答を依頼し、得られた回答は質問とともに新しいQAセットとして追加されていく。こうして使えば使うほど自律的に匠KIBITの内容が充実していく仕掛けとなっている。

繰り返されるQAを蓄積しよう

 「世代が変わるたびに若手技術がベテランに同じような質問をしていて効率が悪かった」。山道氏は同システムを構築した背景をこう語る。同社は、世界中に44カ所の製造拠点を構えており、国内外の工場に技術者を派遣して現場を指導し、若手を育成している。